Benemérita Universidad Autónoma de Puebla … ACTUALIZADOS... · 2013-09-12 · Montgomery, D. C., Runger, G. C. (1996). Probabilidad y estadística aplicadas a la ingeniería

Benemérita Universidad Autónoma de Puebla Vicerrectoría de Docencia Dirección General de Educación Superior Facultad de Ciencias de la Computación

[Probabilidad y Estadística]

1

PLAN DE ESTUDIOS (PE): Licenciatura en Ingeniería en Ciencias de la Computación

AREA: Ciencias Básicas

ASIGNATURA: Probabilidad y Estadística

CÓDIGO: ICCM-003

CRÉDITOS: 5

FECHA: 29 de enero de 2013



2

1. DATOS GENERALES

Nivel Educativo: Licenciatura

Nombre del Plan de Estudios:

Licenciatura en Ingeniería en Ciencias de la Computación

Modalidad Académica:

Presencial.

Nombre de la Asignatura:

Probabilidad y Estadística

Ubicación:

Nivel Básico

Correlación:

Asignaturas Precedentes: Cálculo Integral, Cálculo Diferencial, Matemáticas Básicas

Asignaturas Consecuentes: Trasmisión y Comunicación de Datos, Simulación

Conocimientos, habilidades, actitudes y valores previos:

Conocimientos: álgebra, algebra lineal, trigonometría, derivación e integración de funciones trascendentales y polinómicas. Habilidades: derivar e integrar funciones e interpretación de las graficas de funciones. Actitudes: reflexiva, propositiva, introspectiva, colaborativa. Valores Previos: responsabilidad, respeto, tolerancia, empatía, puntualidad, humildad y solidaridad.

2. CARGA HORARIA DEL ESTUDIANTE (Ver matriz 1)

Concepto Horas por periodo Total de

horas por periodo

Número de créditos Teoría Práctica

Horas teoría y práctica Actividades bajo la conducción del docente como clases teóricas, prácticas de laboratorio, talleres, cursos por internet, seminarios, etc. (16 horas = 1 crédito)

64 16 80 5

Total 64 16 80 5



3

3. REVISIONES Y ACTUALIZACIONES

Autores: Gerardo Martínez Guzmán Francisco Javier Robles Mendoza

Fecha de diseño: Agosto 2007

Fecha de la última actualización: 29 de enero de 2013 Fecha de aprobación por parte de la

academia de área 19 de marzo de 2013

Fecha de aprobación por parte de CDESC-UA

21 de Mayo de 2013

Fecha de revisión del Secretario Académico

31 de Mayo de 2013

Revisores:

Carlos Palomino Jiménez, Marcos González Flores, José Luis Meza León, Pedro García Juárez, María de. Lourdes Sandoval Solís, Carlos Zamora Lima, Carlos Martínez Camarillo, José Alejandro Rangel Huerta, Rosa García Tamayo.

Sinopsis de la revisión y/o actualización:

De acuerdo a la solicitud de la DGES de vaciar el contenido al nuevo formato, en éste se agrego la parte de contribución de los ejes transversales al desarrollo de la asignatura.

4. PERFIL DESEABLE DEL PROFESOR (A) PARA IMPARTIR LA ASIGNATURA:

Disciplina profesional: Matemáticas, Física, Computación y áreas afines.

Nivel académico: Maestría

Experiencia docente: Mínima de 2 años

Experiencia profesional: Mínima de 2 años

Nota: se consideran la disciplina profesional que debe tener, el grado académico, la experiencia disciplinaria y docente, las asignaturas que debe haber impartido y la formación o capacitación docente/disciplinaria que se juzgue adecuada.



4

5. OBJETIVOS:

5.1 General: Reconocer, plantear y resolver problemas de probabilidad y estadística; mismos que le

permitirán utilizar las diferentes herramientas matemáticas y algunos métodos estadísticos.

5.2 Específicos:

Aprender a utilizar técnicas de conteo.

Conocer e identificar un espacio muestral y un evento.

Conocer y aplicar de manera concreta las diferentes reglas a eventos.

Aprender a identificar los eventos independientes de los eventos dependientes y utilizarlos

para calcular probabilidades condicionales.

Identificar y utilizar el teorema de Bayes en el cálculo de probabilidades.

Identificar y comprender la definición de variable aleatoria.

Reconocer los dos tipos de distribuciones tanto discretas como continuas.

Conocer y trabajar con distribuciones de probabilidad conjunta.

Calcular e identificar algunos estadísticos.

Conocer y hacer uso de las tablas de algunas distribuciones de probabilidad.

Describir datos por medio de gráficas.

Reconocer y aplicar el método de estimación puntual.

Reconocer y aplicar el método de estimación por intervalos.

Identificar y aplicar una prueba de hipótesis.

Identificar a una hipótesis simple y a una hipótesis compuesta.

Identificar los dos tipos de errores que surgen en las pruebas de hipótesis.

Aplicar, calcular e interpretar un nivel de significancia.



5

6. REPRESENTACIÓN GRÁFICA DE LA ASIGNATURA:



6

7. CONTENIDO

Unidad I Objetivo

Específico

Contenido Temático/Actividades

de aprendizaje

Bibliografía

Básica Complementaria

Probabilidad Aprender a utilizar técnicas

de conteo.

1.1 Conteo.

1. Mendenhal, W., Sincichi, F., tr. Escalona, R. (2007). Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias. : Prentice-Hall

1. Devore, J. L.

(2001). Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias. México: Thomson Learning.

2. Walpole R. E., Myers, R. H. (1992). Probabilidad y estadística. México: McGraw-Hill.

3. Montgomery, D. C., Runger, G. C. (1996). Probabilidad y estadística aplicadas a la ingeniería. México: McGraw-Hill.

4. Spiegel, M. R.,

Schiller, J., Srinivasan, R. (2003). Probabilidad y estadística. México: McGraw-Hill Interamericana.

5. Velasco, G., Wisniewski, P. M. (2001). Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias. México: Thomson Learning.

6. Mendenhall W., Beaver R. J., Beaver B. M. (2002). Introducción



7

Unidad I Objetivo

Específico


de aprendizaje

Bibliografía


a la probabilidad y estadística. México: Thomson Learning.

7. DeGroot, M. H. (1988). Probabilidad y estadística. EEUU: Addison-Wesley Iberoamericana.

8. Triola, M. F. (2004). Probabilidad y estadística. México: Pearson Educación de México.

9. Infante S.

(Reimpresión 2011) Métodos estadísticos México:Trillas.

10. Wackerly, D.,

Mendenhall W., Sheaffer, R. L. (2010). Estadística Matematica con aplicaciones. México: CENGAGE Learning.

Conocer e identificar un

espacio muestral y un

evento.

1.2 Espacios muestrales y eventos

1. Mendenhall W., Sincichi

F., tr. Escalona, R.

(2007). Probabilidad y

estadística para

ingeniería y ciencias. :

Prentice-Hall

1. Devore, J. L.


2. Walpole R. E.,

Myers, R. H. (1992). Probabilidad y estadística. México:



8

Unidad I Objetivo

Específico


de aprendizaje

Bibliografía


McGraw-Hill.


4. Spiegel, M. R.,



6. Mendenhall W., Beaver R. J., Beaver B. M. (2002). Introducción a la probabilidad y estadística. México: Thomson Learning.



9. Infante S.



9

Unidad I Objetivo

Específico


de aprendizaje

Bibliografía



10. Wackerly, D.,


Conocer y aplicar de manera

concreta las diferentes reglas a eventos.

1.3 Probabilidades de eventos, reglas aditivas y

multiplicativas.




estadística para


Prentice-Hall

1. Devore, J. L.


2. Walpole R. E.,

Myers, R. H. (1992). Probabilidad y estadística. México: McGraw-Hill.


4. Spiegel, M. R.,


5. Velasco, G., Wisniewski, P. M.



10

Unidad I Objetivo

Específico


de aprendizaje

Bibliografía





8. Triola, M. F. (2004).

Probabilidad y estadística. México: Pearson Educación de México.

9. Infante S.


10. Wackerly, D.,


Aprender a

identificar los eventos

independientes de los eventos dependientes y

1.4 Eventos independientes, dependientes y

probabilidad condicional.




1. Devore, J. L. (2001). Probabilidad y estadística para



11

Unidad I Objetivo

Específico


de aprendizaje

Bibliografía


utilizarlos para calcular

probabilidades condicionales.

estadística para


Prentice-Hall

ingeniería y ciencias. México: Thomson Learning.

2. Walpole R. E.,



4. Spiegel, M. R.,




7. DeGroot, M. H. (1988). Probabilidad y estadística. EEUU: Addison-



12

Unidad I Objetivo

Específico


de aprendizaje

Bibliografía


Wesley Iberoamericana.

8. Triola, M. F. (2004).


9. Infante S.


10. Wackerly, D.,


Identificar y utilizar el teorema de Bayes en el cálculo de probabilidades.

1.5 Teorema de Bayes. 1. Mendenhall W., Sincichi



estadística para


Prentice-Hall

1. Devore, J. L.


2. Walpole R. E.,





13

Unidad I Objetivo

Específico


de aprendizaje

Bibliografía


4. Spiegel, M. R.,






9. Infante S. (Reimpresión 2011) Métodos estadísticos México:Trillas.

10. Wackerly, D.,

Mendenhall W., Sheaffer, R. L.



14

Unidad I Objetivo

Específico


de aprendizaje

Bibliografía


(2010). Estadística Matematica con aplicaciones. México: CENGAGE Learning.

Unidad II Objetivo

Específico


de aprendizaje

Bibliografía


Variables aleatorias

Identificar y comprender la definición de variable aleatoria.

2.1 Variable aleatoria. 1. Mendenhall W., Sincichi



estadística para


Prentice-Hall.

1. Devore, J. L.


2. Walpole R. E.,



4. Spiegel, M. R.,


5. Velasco, G., Wisniewski, P. M. (2001). Probabilidad y estadística para



15

Unidad II Objetivo

Específico


de aprendizaje

Bibliografía


ingeniería y ciencias. México: Thomson Learning.



8. Triola, M. F. (2004).


9. Infante S.


10. Wackerly, D.,


Reconocer los dos tipos de distribuciones tanto discretas como continuas.

2.2 Distribución de Probabilidad (discretas y continuas.)




estadística para

1. Devore, J. L.

(2001). Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias. México:



16

Unidad II Objetivo

Específico


de aprendizaje

Bibliografía



Prentice-Hall.

Thomson Learning.

2. Walpole R. E.,



4. Spiegel, M. R.,







17

Unidad II Objetivo

Específico


de aprendizaje

Bibliografía



9. Infante S.


10. Wackerly, D.,




18

Unidad II Objetivo

Específico


de aprendizaje

Bibliografía


Conocer y trabajar con distribuciones de probabilidad conjunta.

2.3 Distribución de probabilidad conjunta.




estadística para


Prentice-Hall.

1. Devore, J. L. (2001). Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias. México: Thomson Learning.

2. Walpole R. E.,



4. Spiegel, M. R.,






19

Unidad II Objetivo

Específico


de aprendizaje

Bibliografía



8. Triola, M. F. (2004).


9. Infante S.


10. Wackerly, D.,


Calcular e identificar algunos estadísticos.

2.4 Esperanza, varianza y covarianza




estadística para

ingeniería y

1. Devore, J. L.

(2001). Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias. México: Thomson



20

Unidad II Objetivo

Específico


de aprendizaje

Bibliografía


ciencias. :

Prentice-Hall.

Learning.

2. Walpole R. E., Myers, R. H. (1992). Probabilidad y estadística. México: McGraw-Hill.


4. Spiegel, M. R.,





8. Triola, M. F. (2004).



21

Unidad II Objetivo

Específico


de aprendizaje

Bibliografía



9. Infante S.


10. Wackerly, D.,


Conocer y hacer uso de las tablas de algunas distribuciones de probabilidad.

2.5 Algunas distribuciones de probabilidad (manejo de tablas): Binomial, Poisson, Hipergeométrica, Binomial negativa, Uniforme, Normal, Chi, Exponencial, t-student y F.




estadística para


Prentice-Hall.

1. Devore, J. L.


2. Walpole R. E.,



4. Spiegel, M. R.,

Schiller, J., Srinivasan, R.



22

Unidad II Objetivo

Específico


de aprendizaje

Bibliografía


(2003). Probabilidad y estadística. México: McGraw-Hill Interamericana.




8. Triola, M. F. (2004).


9. Infante S.


10. Wackerly, D.,




23

Unidad II Objetivo

Específico


de aprendizaje

Bibliografía


Unidad III Objetivo

Específico


de aprendizaje

Bibliografía


Estadística descriptiva e inferencial

Describir datos por medio de gráficas.

3.1 Gráfica de puntos, gráficas de barras e histogramas.




estadística para


Prentice-Hall.

1. Devore, J. L.


2. Walpole R. E.,



4. Spiegel, M. R.,



6. Mendenhall W.,



24

Unidad III Objetivo

Específico


de aprendizaje

Bibliografía


Beaver R. J., Beaver B. M. (2002). Introducción a la probabilidad y estadística. México: Thomson Learning.


8. Triola, M. F. (2004).


9. Infante S.


10. Wackerly, D.,


Reconocer y aplicar el método de estimación puntual.

3.2 Estimación Puntual. 1. Mendenhall W., Sincichi



estadística para


Prentice-Hall.

1. Devore, J. L.


2. Walpole R. E.,

Myers, R. H. (1992). Probabilidad y



25

Unidad III Objetivo

Específico


de aprendizaje

Bibliografía


estadística. México: McGraw-Hill.


4. Spiegel, M. R.,





8. Triola, M. F. (2004).




26

Unidad III Objetivo

Específico


de aprendizaje

Bibliografía



10. Wackerly, D.,


Reconocer y aplicar el método de estimación por intervalos.

3.3 Estimación por intervalos.




estadística para


Prentice-Hall.


2. Walpole R. E.,



4. Spiegel, M. R.,


5. Velasco, G., Wisniewski, P. M.



27

Unidad III Objetivo

Específico


de aprendizaje

Bibliografía





8. Triola, M. F. (2004).


9. Infante S.


10. Wackerly, D.,




28

Unidad IV Objetivo

Específico


de aprendizaje

Bibliografía


Pruebas de hipótesis

estadísticas

Identificar y aplicar una prueba de hipótesis.

4.1 Definición de pruebas de hipótesis.




estadística para


Prentice-Hall.


2. Walpole R. E.,



4. Spiegel, M. R.,






29

Unidad IV Objetivo

Específico


de aprendizaje

Bibliografía




9. Wackerly, D.,


10. Infante S.


Identificar a una hipótesis

simple y a una hipótesis

compuesta.

4.2 Hipótesis simples e hipótesis compuestas.




estadística para


Prentice-Hall.

1. Devore, J. L.


2. Walpole R. E.,


3. Montgomery, D. C., Runger, G. C.



30

Unidad IV Objetivo

Específico


de aprendizaje

Bibliografía


(1996). Probabilidad y estadística aplicadas a la ingeniería. México: McGraw-Hill.

4. Spiegel, M. R.,





8. Triola, M. F. (2004).


9. Infante S.




31

Unidad IV Objetivo

Específico


de aprendizaje

Bibliografía


10. Wackerly, D.,


Identificar los dos tipos de errores que

surgen en las pruebas de hipótesis.

4.3 Error tipo I y error tipo II.




estadística para


Prentice-Hall.


2. Walpole R. E.,



4. Spiegel, M. R.,





32

Unidad IV Objetivo

Específico


de aprendizaje

Bibliografía


6. Mendenhall W.,

Beaver R. J., Beaver B. M. (2002). Introducción a la probabilidad y estadística. México: Thomson Learning.


8. Triola, M. F. (2004).


9. Infante S.


10. Wackerly, D.,


Aplicar, calcular e

interpretar un nivel de

significancia.

4.4 Niveles de significancia.




estadística para


Prentice-Hall.

1. Devore, J. L.


2. Walpole R. E.,



33

Unidad IV Objetivo

Específico


de aprendizaje

Bibliografía




4. Spiegel, M. R.,





8. Triola, M. F. (2004). Probabilidad y estadística. México: Pearson Educación



34

Unidad IV Objetivo

Específico


de aprendizaje

Bibliografía


de México.


10. Wackerly, D.,


Nota: La bibliografía deberá ser amplia, actualizada (no mayor a cinco años) con ligas, portales y páginas de Internet, se recomienda utilizar el modelo editorial que manejen en su unidad académica (APA, MLA, Chicago, etc.) para referir la bibliografía



35

8. CONTRIBUCIÓN DEL PROGRAMA DE ASIGNATURA AL PERFIL DE EGRESO

Asignatura

Perfil de egreso (anotar en las siguientes tres columnas, cómo contribuye la

asignatura al perfil de egreso )

Conocimientos Habilidades Actitudes y valores

Probabilidad y estadística

Definir los fundamentos matemáticos de la probabilidad.

Dominio del manejo de tablas de distribución de probabilidad discreta y continua.

Comprender y analizar las diferentes técnicas estadísticas para la toma de decisiones. Conocer los métodos de pruebas de hipótesis para la toma de decisiones.

Utilizar los conceptos de probabilidad para resolver problemas reales.

Identificar el tipo de distribución del problema de probabilidad a resolver. Manejar las tablas de diferentes distribuciones de probabilidad discreta y continua para resolver problemas. Graficar datos. Estimar estadísticos de forma puntual y por intervalos. Aplicar las pruebas de hipótesis a problemas concretos, por ejemplo en ingeniería de software, base de datos, adquisición de equipos de cómputo.

Actitud favorable para la actualización permanente. Honestidad.

Trabajo colaborativo.

Actitud favorable para la actualización permanente.

Honestidad.



Honestidad.



Honestidad.

Trabajo colaborativo



36

9. Describa cómo el eje o los ejes transversales contribuyen al desarrollo de la asignatura (ver síntesis del plan de estudios en descripción de la estructura curricular en el apartado: ejes transversales)

Eje (s) transversales Contribución con la asignatura

Formación Humana y Social La sensibilidad para utilizar la herramienta probabilística y estadística en beneficio de la

sociedad. Desarrollo de Habilidades en el uso de las Tecnologías de la Información y la Comunicación

Agilización de la búsqueda de información y aplicación de la probabilidad y estadística.

Desarrollo de Habilidades del Pensamiento Complejo

Capacidad de análisis e interpretación para

resolver problemas reales. Lengua Extranjera Permite el acceso al conocimiento y aplicaciones

probabilísticas estadísticas de otros países. Innovación y Talento Universitario Creatividad para resolver problemas

probabilísticos y estadísticos mediante el desarrollo de sistemas o la utilización de los existentes.

Educación para la Investigación Capacidad para sacar conclusiones con base a los conocimientos probabilísticos y estadísticos.



37

10. ORIENTACIÓN DIDÁCTICO-PEDAGÓGICA. (Enunciada de manera general para aplicarse durante todo el curso)

Estrategias y Técnicas de aprendizaje-enseñanza Recursos didácticos Estrategias de Aprendizaje:

1. Por recepción. 2. Por descubrimiento.

Estrategias de enseñanza:

1. Objetivos. 2. Propósitos preinterrogantes. 3. Organizador previo. 4. Analogías. 5. Preguntas Intercaladas. 6. Resumen. 7. Mapas Conceptuales

Ambientes de aprendizaje: Aula en condiciones optimas Material didáctico (pizarrón, plumones, etc.) Actividades y experiencias de aprendizaje: Se realizarán actividades de recolección de información en distintos lugares como pueden ser bibliotecas de la BUAP, el departamento de asuntos estudiantiles, el área de actividad deportiva de cu., Facultades y el Hospital universitario. Técnicas de Aprendizaje:

1. Lectura repetitiva de textos. 2. Subrayar y copiar. 3. Destacar conceptos. 4. Resumir textos, elaborar mapas conceptuales. 5. Organizar y jerarquizar información. 6. Evocar información. 7. Aplicar información.

Técnicas de Enseñanza:

1. Técnicas grupales: rejilla, jerarquización, colaboración, de debate y competencia. 2. Lluvia de ideas.

Organización administrativa

Materiales: Utilización de lap top, proyector y software como SAS, Mathematica, Matlab, Minitab, SPSS. Paquete estadístico R.



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11. CRITERIOS DE EVALUACIÓN (de los siguientes criterios propuestos elegir o agregar los que considere pertinentes utilizar para evaluar la asignatura y eliminar aquellos que no utilice, el total será el 100%)

Criterios Porcentaje

Exámenes 80%

Participación en clase 10%

Tareas 10%

Total 100% Nota: Los porcentajes de los rubros mencionados serán establecidos por la academia, de acuerdo a los objetivos de cada asignatura.

12. REQUISITOS DE ACREDITACIÓN (Reglamento de procedimientos de requisitos para la admisión, permanencia y egreso del los alumnos de la BUAP)

Estar inscrito como alumno en la Unidad Académica en la BUAP Asistir como mínimo al 80% de las sesiones La calificación mínima para considerar un curso acreditado será de 6 Cumplir con las actividades académicas y cargas de estudio asignadas que señale el PE

13. Anexar (copia del acta de la Academia y de la CDESC- UA con el Vo. Bo. del Secretario Académico)

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